5G和大数据技术给各行各业带来了强劲的变革力量，但同时也让金融机构面临着数据孤岛带来的阻碍。同时，企业对数据的实际应用中也有保护核心高价值数据的需求，金融业务受限于数据不够丰富，在数据可解释性及稳定性、风控模型效果、风险策略和获客成本等层面面临诸多挑战，通过隐私计算和联邦学习实现数据的所有权和使用权分离是一种有效的解决方式。

    在“加速企业数字化转型成为企业的核心竞争力”的今天，百融云创致力于为金融机构提供全面的一体化解决方案——既要能够有效解决数据孤岛问题，又要能够持续保证运行系统的稳定，同时还要兼顾未来横向扩展的需求。为此，百融云创在保护用户信息不泄露的前提下将丰富的数据维度纳入联合风控模型中，从而构建更精准大数据风控模型。

    随着各界对金融消费者个人信息保护的日益重视，数据安全和信息安全在金融数字化转型的过程中也越来越受到重视。对此，百融云创积极探索联邦机器学习（FML）技术，为解决数据隐私与数据共享的矛盾提供有效方案，从而实现各个企业自有数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据法规隐私的情况下，建立一个虚拟的共有模型，最终通过联合建模提升模型的效果。

    百融云创在金融领域利用联邦学习解决联邦迁移学习、数据安全查询、纵向联邦、横向联邦等问题，保障大数据交换时的信息安全、保护机构数据资产安全和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习，真正实现了数据和特征变量的“可用不可见”。在安全条件下，结合金融机构与外部数据源的数据，训练机器学习模型，对比传统联合建模方式，模型效果大幅提升。

    百融云创积极推动联邦学习技术的研发与创新，从整个数据产业看，这样一来可以增加可用数据的总量，很好地解决现存数据孤岛的问题；对金融机构自身而言，使用联邦学习能简单、合法且低成本的获取外部有效的数据信息，快速解决某些因数据量或数据维度不足而导致的困扰。

    毫无疑问，利用联邦学习技术解决现有的数据问题是顺势而为，高性能的联邦学习技术大放异彩的场景会越来越多。百融云创拥抱变革，帮助金融机构搭建更加和谐的数据环境，打破数据孤岛，实现金融业务的快速变革，引领金融科技的高质量发展。